В течение многих лет специалисты по безопасности концентрировались на одном главном вопросе: где находятся наши конфиденциальные данные?
Хотя поиск ответа на этот вопрос необходим, обнаружение данных — это только начало. Данные современных предприятий постоянно перемещаются между приложениями, микросервисами, облачными рабочими нагрузками, API, моделями ИИ и сторонними системами.
Сегодня главный вопрос безопасности изменился. Мы больше не спрашиваем просто о том, где хранятся конфиденциальные данные — мы хотим знать, что это за данные, почему они там находятся и что произойдет, если одна из этих систем будет скомпрометирована.
Чтобы ответить на эти вопросы, организации должны преодолеть разрыв между анализом данных и обеспечением безопасности на уровне инфраструктуры. Интеграция между Cyera и Akamai Guardicore Segmentation предлагает решение этой задачи, превращая классификацию данных в оперативный контроль сети с учетом контекста данных.
Интеграция контекста данных в микросегментацию
Традиционно политики сетевой безопасности и сегментации опирались на технические атрибуты: IP-адреса, подсети, операционные системы или облачные теги. База данных, обрабатывающая общедоступные маркетинговые материалы, часто получала те же сетевые настройки по умолчанию, что и сервер, обрабатывающий данные платежных карт (PCI) или защищенную медицинскую информацию (PHI), если они использовали общую операционную систему или подсеть.
Интегрируя глубокое обнаружение и классификацию данных Cyera с Akamai Guardicore Segmentation, организации могут преобразовать статический контекст данных в активные средства контроля безопасности.
Интеграция обеспечивает управление посредством:
- Автоматический импорт метаданных
Автоматический импорт метаданных
- Маркировка с учетом контекста
Маркировка с учетом контекста
- Правила политики сегментации с учетом данных
Правила политики сегментации с учетом данных
Автоматический импорт метаданных
Cyera автоматически обнаруживает и классифицирует конфиденциальные данные в мультиоблачных средах и локальной инфраструктуре. Она сопоставляет конфиденциальность данных, категории данных (например, PII, PCI, IP) и требования соответствия (например, Общий регламент по защите данных [GDPR], Закон о переносности и подотчетности медицинского страхования [HIPAA] и Title 23 of the New York Codes, Rules, and Regulations, Part 500 [23 NYCRR 500]).
Маркировка с учетом контекста
Эта аналитика поступает непосредственно в Akamai Guardicore Segmentation в качестве меток ресурсов. Рабочая нагрузка больше не является просто Production-Web-Server-17 — ей динамически присваивается метка ресурса, содержащего Restricted-Financial-Data или AI-Training-Pipeline.
Правила политики сегментации с учетом данных
Команды безопасности могут создавать точные правила политик на основе того, что содержит ресурс. Например, Akamai Guardicore Segmentation может автоматически блокировать латеральные коммуникации между проверенными рабочими нагрузками и любым сервером, имеющим метку Cyera для конфиденциальных клиентских записей.
Унификация контекста конфиденциальности и подверженности рискам
Критическая уязвимость рабочей нагрузки, содержащей публичные данные, имеет принципиально иной профиль риска, чем точно такая же уязвимость рабочей нагрузки, содержащей персональные данные клиентов.
Однако оценка только конфиденциальности данных по-прежнему оставляет пробел. Для точной расстановки приоритетов рисков команды безопасности должны объединить контекст данных с контекстом подверженности угрозам:
- Конфиденциальность данных (Cyera): определяет, что представляют собой данные, насколько они ценны или регулируются законодательством
Конфиденциальность данных (Cyera): определяет, что представляют собой данные, насколько они ценны или регулируются законодательством
- Анализ подверженности (возможности Exposure Analysis and Response (ExAR) от Akamai): определяет, доступен ли ресурс из скомпрометированных систем, сопоставляет активные сетевые зависимости и измеряет радиус поражения
Анализ подверженности (возможности Exposure Analysis and Response (ExAR) от Akamai): определяет, доступен ли ресурс из скомпрометированных систем, сопоставляет активные сетевые зависимости и измеряет радиус поражения
- Сегментация (Akamai Guardicore Segmentation): обеспечивает соблюдение границ микросегментации для изоляции ресурсов и предотвращения несанкционированного латерального перемещения
Сегментация (Akamai Guardicore Segmentation): обеспечивает соблюдение границ микросегментации для изоляции ресурсов и предотвращения несанкционированного латерального перемещения
Вместо того чтобы рассматривать уязвимости, доступность сети и конфиденциальность данных как изолированные проблемы, этот унифицированный подход оценивает их как части единого уравнения риска. Уязвимость становится приоритетной задачей, когда анализ подверженности показывает прямой сетевой путь, а Cyera подтверждает, что целевой объект содержит строго регулируемые корпоративные данные.
Императив искусственного интеллекта: управление динамическими путями зависимостей
Быстрое внедрение корпоративного ИИ и конвейеров больших языковых моделей (LLM) делает этот динамический контекст еще более критически важным. Модели ИИ не работают изолированно; они непрерывно извлекают данные из векторных баз данных, интеграций программного обеспечения как услуги (SaaS), репозиториев для обучения и автономных агентов.
Такие структуры, как National Institute of Standards and Technology (NIST) AI Risk Management Framework, и нормативные акты, такие как Закон ЕС об искусственном интеллекте, подчеркивают необходимость строгого управления данными в процессах обучения и инференса. Когда модели ИИ используют данные, которые изначально не предназначались для обработки ИИ, риск случайного раскрытия или утечки данных резко возрастает.
Поскольку возможности ИИ ускоряют выполнение злоумышленниками разведки и картирования путей атак, службы безопасности должны сначала понять эти взаимосвязи. Объединяя средства видимости Cyera в хранилищах данных ИИ с контролем Akamai Guardicore Segmentation над коммуникациями рабочих нагрузок, организации могут позволить командам ИИ быстро внедрять инновации, гарантируя при этом, что конфиденциальные наборы данных остаются сегментированными от несанкционированного доступа.
От обнаружения данных к активному обеспечению безопасности
Объединение аналитики данных и микросегментации обеспечивает создание зрелой, непрерывной модели рисков на пяти различных этапах, как показано в таблице.
Обнаружение
Идентификация всех рабочих нагрузок, приложений и репозиториев данных
Определение конфиденциальности, нормативных требований и типов данных
Управление положением в сфере безопасности данных Cyera
Картирование активных коммуникаций, путей атак и подверженности рискам
Возможности ExAR от Akamai
Применение политик микросегментации на основе меток данных
Akamai Guardicore Segmentation
Непрерывная проверка эффективности политик по мере масштабирования рабочих нагрузок
Интегрированная экосистема
Скорость за счет точности
Безопасность и соответствие требованиям должны служить защитными барьерами, а не ограничениями скорости. Самые простые способы устранения рисков — это отклонение облачных миграций, ограничение проектов в сфере ИИ и торможение развертывания программного обеспечения. Но замедление бизнес-процессов создает предприятию риски другого рода.
Когда средства контроля безопасности опираются на детальный контекст данных, их применение становится точным, а не широким. Облачные команды и разработчики приложений могут проводить модернизацию с высокой скоростью, группы по управлению рисками и соблюдению нормативных требований (GRC) получают видимость в реальном времени вместо использования ручных электронных таблиц, а руководители служб информационной безопасности (CISO) могут защищать ценные активы, не создавая препятствий для работы всего предприятия.
Понимание того, где хранятся конфиденциальные данные, отвечает только на один вопрос. Понимание того, куда данные могут перемещаться и что может взаимодействовать с ними, а также автоматическое обеспечение соблюдения этих границ — вот как современные предприятия могут двигаться вперед безопасно.
Часто задаваемые вопросы
Cyera обнаруживает и классифицирует конфиденциальные корпоративные данные в облачных и локальных средах, а затем автоматически импортирует эти метки конфиденциальности данных в Akamai Guardicore Segmentation в качестве динамических тегов активов. Команды безопасности используют эти контекстно-зависимые метки для создания правил автоматизированной микросегментации, которые блокируют горизонтальные сетевые коммуникации с рабочими нагрузками, содержащими конфиденциальные данные.
Об авторе
Клинт Хаффакер (Clint Huffaker)
Клинт Хаффакер начал свою карьеру на стороне клиента, занимаясь управлением корпоративными сетями и безопасностью, прежде чем перейти в предпродажную подготовку и архитектуру. Те первые уроки дали ему глубокое понимание того, чем клиенты занимаются каждый день — балансируют между инновациями, рисками и бизнес-давлением. Сегодня в должности директора по продуктовому маркетингу безопасности в Akamai Клинт руководит инициативами, связанными с Akamai Guardicore Segmentation и принципом Zero Trust.
Средства защиты, которые команды вынуждены регулярно отключать или обходить для поддержания бесперебойной работы бизнеса, не обеспечивают требуемых результатов.
Безопасность
Akamai названа лидером в исследовании IDC MarketScape: оценка вендоров платформ защиты веб-приложений и API по всему миру за 2026 год (Worldwide Web Application and API Protection Platforms 2026 Vendor Assessment)
IDC MarketScape признала Akamai лидером в оценке WAAP MarketScape за 2026 год.
Сайт, который безупречно работает в июле, может не выдержать нагрузки, возникающей при открытии периода регистрации в ноябре.
Безопасность
Период открытой регистрации — проверка цифровой стратегии на прочность. Готовы ли вы?
Период открытой регистрации создает серьезную нагрузку на инфраструктуру страховых компаний, безопасность, API и пользовательский опыт участников. Узнайте о шести способах подготовки медицинских планов от периферии до ядра.
Не позволяйте ошибке SERVFAIL стать проверкой вашей готовности.
Безопасность
Плановая смена корневого ключа KSK в октябре 2026 года: действительно ли ваша система DNS готова?
Подготовьтесь к плановой смене корневого ключа KSK 11 октября 2026 года. Узнайте, как проверить тег ключа 38696, предотвратить сбои DNSSEC и выявить скрытые риски DNS.
